主要讲述现代控制理论及应用，主要内容包括：控制系统概论，系统的数学模型，状态变量模型，反馈控制系统特性，反馈控制系统性能，线性反馈系统的稳定性，根轨迹法，频率响应法，频率域的稳定性，反馈控制系统的设计，状态变量反馈系统的设计，鲁棒控制系统，数字控制系统。
本书选用的例子多取材于当前高精尖科技领域，如计算机、航空航天、机器人、探测器、化工等领域，新颖而恰当，具有现实指导意义。
本书的一个重要特征是贯穿全书的一系列新奇而充满挑战性的循序渐进问题，通过这些已经解决或继续面临的一系列问题，将创造性精神潜移默化在问题答案的寻求过程
本书选用的例子多取材于当前高精尖科技领域，如计算机、航空航天、机器人、探测器、化工等领域，新颖而恰当，具有现实指导意义。
本书的一个重要特征是贯穿全书的一系列新奇而充满挑战性的循序渐进问题，通过这些已经解决或继续面临的一系列问题，将创造性精神潜移默化在问题答案的寻求过程
2023/8/2 22:02:13
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本文将前馈控制引入到了智能车系统的控制中，有效地改善了系统的实时性，提高了系统的反应速度[1]；
并且根据智能车系统的特点，对数字PID算法进行了改进，引入了微分先行和不完全微分环节，改善了系统的动态特性；
同时，利用模糊控制具有对参数变化不敏感和鲁棒性强的特点[2]，本文将模糊算法与PID算法相结合，有效地提高了智能车的适应性和鲁棒性，改善了系统的控制性能
并且根据智能车系统的特点，对数字PID算法进行了改进，引入了微分先行和不完全微分环节，改善了系统的动态特性；
同时，利用模糊控制具有对参数变化不敏感和鲁棒性强的特点[2]，本文将模糊算法与PID算法相结合，有效地提高了智能车的适应性和鲁棒性，改善了系统的控制性能
2023/7/27 22:47:58
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LSB(LSB:leastsignificantbits):将信息嵌入到随机选择的图像点中最不重要的像素位上，这可保证嵌入的隐写信息是不可见的。
优点：操作简单，实现容易，隐藏信息量相对比较大。
缺点：由于使用了图像不重要的像素位，算法的鲁棒性差，隐写信息很容易为滤波、图像量化、几何变形的操作破坏。
优点：操作简单，实现容易，隐藏信息量相对比较大。
缺点：由于使用了图像不重要的像素位，算法的鲁棒性差，隐写信息很容易为滤波、图像量化、几何变形的操作破坏。
2023/7/27 14:15:36
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本文本人花了一年时间完成的毕业论文，是基于小波变换的数字水印，研究的目的是想用于印刷包装领域。
论文中有大量珍贵的实验数据，附录还有matlab程序源码。
实验中对水印的鲁棒性做了剪切，旋转，噪声，压缩等大量的仿真攻击，并进行了打印扫描检测和加网输出等工作。
对做水印论文的同志或对小波变换的数字水印研究有同志有帮助。
论文中有大量珍贵的实验数据，附录还有matlab程序源码。
实验中对水印的鲁棒性做了剪切，旋转，噪声，压缩等大量的仿真攻击，并进行了打印扫描检测和加网输出等工作。
对做水印论文的同志或对小波变换的数字水印研究有同志有帮助。
2023/7/19 10:55:05
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为提高无人机避障的灵活性和可靠性，提出了一种基于LGMD（LobulaGiantMovementDetector）的无人机避障方法，通过将视场分割为上、下、左、右4个方位，形成4个方位竞争的LGMD（C-LGMD），并利用Matlab软件进行算法实现和视频仿真分析，最后将算法移植到无人机硬件系统，开展悬停测试和实时飞行实验研究。
由视频仿真分析和悬停测试结果表明，该算法能有效分辨来自不同方位的障碍物，具有较好的避障性能和鲁棒性；
在实时飞行测试中，无人机在室内环境中可实现三维空间有效避障，验证了该算法的可靠性。
研究结果为进一步探索无人机高效、可靠避障提供参考依据。
由视频仿真分析和悬停测试结果表明，该算法能有效分辨来自不同方位的障碍物，具有较好的避障性能和鲁棒性；
在实时飞行测试中，无人机在室内环境中可实现三维空间有效避障，验证了该算法的可靠性。
研究结果为进一步探索无人机高效、可靠避障提供参考依据。
2023/7/17 9:18:52
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语音情感特征的提取和选择是语音情感识别的关键问题，针对线性预测（LP）模型在语音情感谱包络方面存在的不足。
本论文提出了最小方差无失真响应（MVDR）谱方法来进行语音情感特征的提取；
并通过人工蜂群（ABC）算法找到最优语音情感特征子集，消除特征冗余信息；
利用径向基函数（RBF）神经网络对CASIA汉语情感语料库中的4种情感语音即生气、平静、高兴、害怕进行实验识别。
实验结果表明，该方法比线性预测法有更高的识别率和更好的鲁棒性。
本论文提出了最小方差无失真响应（MVDR）谱方法来进行语音情感特征的提取；
并通过人工蜂群（ABC）算法找到最优语音情感特征子集，消除特征冗余信息；
利用径向基函数（RBF）神经网络对CASIA汉语情感语料库中的4种情感语音即生气、平静、高兴、害怕进行实验识别。
实验结果表明，该方法比线性预测法有更高的识别率和更好的鲁棒性。
2023/7/10 3:38:29
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Harris是一种高效的角点检测算法，但不具备尺度不变性。
SURF（speeded-uprobustfeatures）算法虽然能很好地解决图像尺度变化问题，但是在特征点提取方面没有Harris稳定。
针对Harris和SURF两种算法的特点，提出一种新的Harris-SURF特征点提取算法。
首先用Harris算法检测图像角点，再用SURF算法提取图像特征点；
然后合并角点和特征点，并剔除重复点获得新的特征点集，确定新特征点的主方向并生成特征描述符，再对图像使用比值法进行初匹配；
最后利用RANSAC剔除错误匹配点实现精确匹配。
实验结果表明，该算法对图像存在旋转、缩放、光照及噪声变化有较强的鲁棒性，同时提高了运行效率。
SURF（speeded-uprobustfeatures）算法虽然能很好地解决图像尺度变化问题，但是在特征点提取方面没有Harris稳定。
针对Harris和SURF两种算法的特点，提出一种新的Harris-SURF特征点提取算法。
首先用Harris算法检测图像角点，再用SURF算法提取图像特征点；
然后合并角点和特征点，并剔除重复点获得新的特征点集，确定新特征点的主方向并生成特征描述符，再对图像使用比值法进行初匹配；
最后利用RANSAC剔除错误匹配点实现精确匹配。
实验结果表明，该算法对图像存在旋转、缩放、光照及噪声变化有较强的鲁棒性，同时提高了运行效率。
2023/7/9 20:05:35
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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